(57)【要約】【課題】より実環境に則した育成対象の表示を実現する。【解決手段】収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、を備える、情報処理装置が提供される。また、プロセッサが、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定することと、前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御することと、を含む、情報処理方法が提供される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、収集されたセンサ情報に基づいて物体を認識する認識部による認識の結果に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記物体の育成状態に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記物体の種別に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、蓄積されたセンサ情報に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定部は、複数の地点において収集されたセンサ情報に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、単一の地点において収集されたセンサ情報に基づいて複数の前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記育成モデルは、前記育成対象に係る要素ごとに少なくとも１つ以上の育成条件を含み、
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記育成条件とに基づいて、前記育成対象の育成状態を判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記判定部は、有識者情報に基づいて前記育成モデルを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記物体の育成状態とに基づいて前記育成モデルを生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記物体の育成状態とを入力とする機械学習の結果に基づいて前記育成モデルを生成する、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記出力制御部は、前記認識部による認識の結果に基づいて前記育成対象に係る表示を制御する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記出力制御部は、前記育成対象の動作表示に対応する力覚的出力を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた香りの出力を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた風味の出力を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた音の出力を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記出力制御部は、収集されたセンサ情報に基づく環境状態の再現を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
コンピュータを、
収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、
を備える、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
プロセッサが、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定することと、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御することと、
を含む、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、実環境における各種の状態を取得するセンサが広く普及している。また、収集したセンサ情報を利用した種々のサービスが提案されている。例えば、特許文献１には、実環境における生物の成長状況を、エージェント画像を用いてユーザに提示する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２４８５０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の情報処理装置では、実環境に存在しない生物の成長状況を表現することが困難である。また、特許文献１に記載の手法では、生物の成長特性に応じた表現が十分とはいえない。【０００５】
そこで本開示では、より実環境に則した育成対象の表示を実現することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
以上説明したように本開示によれば、より実環境に則した育成対象の表示を実現することが可能となる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の第１の実施形態に係るシステム構成例である。
【図２】同実施形態に係るセンサ装置、情報処理装置、出力装置の機能ブロック図である。
【図３】同実施形態に係る育成条件の例を示す概念図である。
【図４】同実施形態に係る有識者情報に基づく育成モデル生成を説明するための概念図である。
【図５】同実施形態に係る機械学習を用いた育成モデル生成を説明するための概念図である。
【図６】同実施形態に係る実物体の認識結果に基づく育成状態判定を説明するための概念図である。
【図７】同実施形態に係る複数対象の育成状態判定を説明するための概念図である。
【図８】同実施形態に係る複数地点におけるセンサ情報を用いた育成状態判定を説明するための概念図である。
【図９】同実施形態に係る蓄積されたセンサ情報を用いた育成状態判定を説明するための概念図である。
【図１０】同実施形態に係る香り及び風味の出力制御を説明するための概念図である。
【図１１】同実施形態に係るセンサ情報に基づく環境再現の制御を説明するための概念図である。
【図１２】同実施形態に係る情報処理装置による制御の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本開示の第２の実施形態に係る概要を示す概念図である。
【図１４】同実施形態に係る周囲環境に基づく表示制御の例を示すイメージ図である。
【図１５】同実施形態に係る複数の出力部による育成対象の表示例を示すイメージ図である。
【図１６】同実施形態に係るウェアラブル型の出力装置が表示する三次元映像の一例を示すイメージ図である。
【図１７】同実施形態に係るウェアラブル型の出力装置による力覚的出力を示すイメージ図である。
【図１８Ａ】同実施形態に係る広告の表示例を示すイメージ図である。
【図１８Ｂ】同実施形態に係る広告の表示例を示すイメージ図である。
【図１９】本開示に係るハードウェア構成例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１０】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１．１．第１の実施形態に係るシステム構成例
１．２．第１の実施形態に係るセンサ装置１０
１．３．第１の実施形態に係る情報処理装置２０
１．４．第１の実施形態に係る出力装置３０
１．５．育成モデルの具体例
１．６．育成モデルの生成
１．７．育成状態判定の詳細
１．８．表示以外の出力制御
１．９．センサ情報に基づく環境再現の制御
１．１０．情報処理装置２０による制御の流れ
２．第２の実施形態
２．１．第２の実施形態の概要
２．２．育成対象のバリエーション
２．３．第２の実施形態に係る出力制御
２．４．ゲーム性の拡張
２．５．ＩｏＴ機器との連携
３．ハードウェア構成例
４．まとめ
【００１１】
＜１．第１の実施形態＞
＜＜１．１．第１の実施形態に係るシステム構成例＞＞
まず、本開示の第１の実施形態に係るシステム構成例について説明する。本実施形態に係る情報処理方法は、実環境において収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定することを特徴の一つとする。また、本実施形態に係る情報処理方法は、育成対象の育成状態に応じて当該育成対象に係る各種の出力を制御することができる。
【００１２】
本実施形態に係る情報処理方法は、例えば農業の分野に適用され得る。本実施形態に係る情報処理方法によれば、例えば、遠隔地で栽培される実物体の育成状態を判定し、当該実物体の育成状態を各種の出力装置に表示させることが可能となる。また、本実施形態に係る情報処理方法によれば、実環境から収集されるセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定することで、様々な実環境における育成対象の成長（生長）予測を行うことが可能となる。
【００１３】
図１は、本実施形態に係るシステム構成例である。図１を参照すると、本実施形態に係る情報処理システムは、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０を備える。また、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０は、互いに通信が行えるようにネットワーク４０を介して接続される。
【００１４】
（センサ装置１０）
本実施形態に係るセンサ装置１０は、実環境における種々の環境情報を収集する装置であってよい。図１に示す一例においては、センサ装置１０は、実環境ＲＥ１に設置され、実環境ＲＥ１に係る種々の環境状態を測定している。また、センサ装置１０は、実環境ＲＥ１に存在する実物体を認識する機能を有する。図１に示す一例においては、センサ装置１０は、実物体ＲＯ１を認識し、認識した情報を後述する情報処理装置２０に送信している。本実施形態に係るセンサ装置１０は、１つ以上のセンサを備える各種の装置として実現され得る。このため、本実施形態に係るセンサ装置１０は、複数のセンサを備える専用装置であってもよいし、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット、スマートフォンなどの汎用装置であってもよい。
【００１５】
（情報処理装置２０）
本実施形態に係る情報処理装置２０は、センサ装置１０から受信したセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定する機能を有する。また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、判定した育成状態に応じて育成対象に係る出力を制御する機能を有する。図１に示す一例においては、情報処理装置２０は、出力装置３０による育成対象の表示を制御している。本実施形態に係る情報処理装置２０は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、またはタブレットなどであってもよい。
【００１６】
（出力装置３０）
本実施形態に係る出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて育成対象に係る各種の出力を行う装置であってよい。図１に示す一例においては、出力装置３０は、情報処理装置２０が判定した育成対象の育成状態に係る表示を表示画面上に出力している。本実施形態に係る出力装置３０は、図１に示されるように、育成対象に係る表示を行うＰＣ、スマートフォン、またはタブレットなどの汎用装置であってもよい。また、本実施形態に係る出力装置３０は、後述するように、育成対象に係る香りや風味を出力することが可能な各種の専用装置であってもよい。
【００１７】
（ネットワーク４０）
ネットワーク４０は、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０を互いに接続する機能を有する。ネットワーク４０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク４０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク４０は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など無線通信網を含んでもよい。
【００１８】
以上、本実施形態に係るシステム構成例について説明した。上述したとおり、本実施形態に係る情報処理方法によれば、実環境から収集されるセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定し、当該育成対象に係る表示などの出力を制御することが可能となる。すなわち、本実施形態に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０によれば、様々な実環境における育成対象の成長予測をより精度高く実現することが可能となる。
【００１９】
なお、図１を用いた上記の説明では、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０がそれぞれ独立した装置として実現される場合を例に述べたが、本実施形態に係るシステム構成例は係る例に限定されない。本実施形態に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０は、単一の装置として実現されてもよい。この場合、例えば、情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１に係る種々の環境状態を収集するセンサ機能を有してよい。また、この場合、情報処理装置２０は、育成対象の育成状態に係る表示を行う表示部を備えてよい。本実施形態に係るシステム構成例は、育成対象の特性や運用条件などに応じて柔軟に変形され得る。
【００２０】
また、図１の例では、実環境ＲＥ１に存在する実物体ＲＯ１が示されているが、本実施形態に係る情報処理方法では、実物体ＲＯ１は必ずしも必要とされない。本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１において収集されるセンサ情報と後述する育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて、当該育成対象の育成状態を判定することが可能である。
【００２１】
＜＜１．２．第１の実施形態に係るセンサ装置１０＞＞
次に、本実施形態に係るセンサ装置１０の機能構成について詳細に説明する。上述したとおり、本実施形態に係るセンサ装置１０は、実環境における種々の環境状態を測定する機能を有する。また、センサ装置１０は、実環境に存在する実物体を認識する機能を有する。さらに、本実施形態に係るセンサ装置１０は、上記の実物体に係る種々の状態を測定する機能を有してもよい。
【００２２】
図２は、本実施形態に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０の機能ブロック図である。図２を参照すると、本実施形態に係るセンサ装置１０は、センサ部１１０、認識部１２０、及び通信部１３０を備える。以降、上記に示す各構成について当該構成が有する特徴を中心に詳細に説明する。
【００２３】
（センサ部１１０）
センサ部１１０は、実環境における種々の環境状態を測定する機能を有する。本実施形態に係るセンサ部１１０は、例えば、実環境に係る気象状態を測定してもよいし、実環境に係る土壌の栄養状態などを測定してもよい。このため、本実施形態に係るセンサ部１１０は、上記のような環境状態を測定するための各種のセンサを含んでよい。
【００２４】
センサ部１１０は、例えば、照度センサ、可視光センサ、赤外線センサ、及び紫外線センサなどの各種の光センサを含んでよい。また、センサ部１１０は、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、二酸化炭素センサ、水分検知センサ、及びマイクロフォンなどを含んでよい。
【００２５】
また、センサ部１１０は、実環境に係る土壌や水質などの状態を測定するための各種のセンサを含んでよい。センサ部１１０は、例えば、土壌や水質に係る酸素量、二酸化炭素量、水分量、硬度、ｐＨ（ペーハー）、温度、養分、塩分濃度などを測定するためのセンサを含むことができる。なお、上記の養分には、例えば、窒素、リン酸、カリウム、カルシウム、マグネシウム、イオウ、マンガン、モリブデン、ホウ酸、亜鉛、塩素、銅、または鉄などが含まれてよい。
【００２６】
さらに、センサ部１１０は、実環境に存在する実物体に係る各種の状態を測定するためのセンサを含んでもよい。この場合、センサ部１１０は、例えば、撮像センサ、超音波センサ、糖度センサ、塩分濃度センサ、または各種の化学センサを含んでよい。ここで、上記の化学センサには、エチレンやオーキシンなどの成長促進作用を有する植物ホルモンを測定するためのセンサであってもよい。
【００２７】
（認識部１２０）
認識部１２０は、センサ部１１０が収集したセンサ情報と実物体ＤＢ７０が有する物体情報とに基づいて実環境に存在する実物体を認識する機能を有する。認識部１２０は、例えば、センサ部１１０が含む撮像センサや超音波センサなどにより収集された情報と実物体ＤＢ７０が有する物体情報とを比較することで、実物体の認識を行ってもよい。本実施形態に係る認識部１２０は、例えば、実環境に存在する植物や動物などを認識することが可能である。ここで、上記の動物には、例えば、アブラムシなどの昆虫類が含まれてよいし、上記の植物には、ワカメなどの海藻類が含まれてもよい。また、認識部１２０は、カビ、酵母、キノコなどを含む菌類や細菌を認識することも可能である。
【００２８】
（通信部１３０）
通信部１３０は、ネットワーク４０を介して接続される各種の装置との情報通信を行う機能を有する。具体的には、通信部１３０は、センサ部１１０が収集したセンサ情報や、認識部１２０が認識した実物体情報を情報処理装置２０に送信することができる。また、通信部１３０は、実物体ＤＢ７０から実物体に係る物体情報を受信することができる。
【００２９】
＜＜１．３．第１の実施形態に係る情報処理装置２０＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置２０の機能構成について詳細に説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定する機能を有する。また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の育成状態に応じて当該育成対象に係る出力を制御する機能を有する。また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、上述した認識部１２０による認識の結果に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。
【００３０】
図２を参照すると、本実施形態に係る情報処理装置２０は、判定部２１０、出力制御部２２０、及び通信部２３０を備える。以降、上記に示す各構成について当該構成が有する特徴を中心に詳細に説明する。
【００３１】
（判定部２１０）
判定部２１０は、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定する機能を有する。また、判定部２１０は、判定した育成対象の育成状態を育成状態ＤＢ６０に記憶させる機能を有する。この際、判定部２１０は、センサ装置１０が収集した実環境のセンサ情報と育成モデルＤＢ５０が有する育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて、当該育成対象の育成状態を判定してもよい。例えば、育成対象がリンゴである場合、判定部２１０は、センサ装置１０が収集したセンサ情報と育成モデルＤＢ５０が有するリンゴの育成モデルとを比較することで当該育成対象の育成状態を判定してもよい。
【００３２】
また、判定部２１０は、センサ装置１０の認識部１２０による認識の結果に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。この際、判定部２１０は、例えば、認識部１２０が認識した実物体の育成状態に基づいて育成対象の育成状態を判定することができる。また、判定部２１０は、認識部１２０が認識した実物体の種別に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。
【００３３】
また、判定部２１０は、蓄積されたセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定することもできる。この場合、判定部２１０は、過去に実環境において収集された時系列のセンサ情報や記録された気象情報などに基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。
【００３４】
また、判定部２１０は、複数の地点において収集されたセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。この場合、判定部２１０は、それぞれの地点において収集されたセンサ情報に基づいて複数の育成対象の育成状態を判定してもよいし、複数の地点において収集されたセンサ情報に基づいて単一の育成対象の育成状態を判定してもよい。また、判定部２１０は、単一の地点において収集されたセンサ情報に基づいて複数の育成対象の育成状態を判定してもよい。
【００３５】
さらには、本実施形態に係る判定部２１０は、収集される各種の情報に基づいて育成対象に関連付いた育成モデルを生成する機能を有する。この際、判定部２１０は、例えば、ネットワーク上から収集される有識者情報に基づいて上記の育成モデルを生成することができる。
【００３６】
また、判定部２１０は、例えば、収集されたセンサ情報と認識部１２０が認識した実物体の育成状態とに基づいて上記の育成モデルを生成することができる。例えば、判定部２１０は、収集されたセンサ情報と実物体の育成状態とを入力とする機械学習の結果に基づいて育成モデルを生成してもよい。なお、本実施形態に係る判定部２１０が有する各機能の詳細については後述する。
【００３７】
（出力制御部２２０）
出力制御部２２０は、判定部２１０が判定した育成対象の育成状態に応じて当該育成対象に係る出力を制御する機能を有する。例えば、出力制御部２２０は、育成対象の育成状態に係る表示を制御してよい。また、出力制御部２２０は、センサ装置１０の認識部１２０による認識の結果に基づいて育成対象に係る表示を制御することもできる。
【００３８】
また、出力制御部２２０は、育成対象の表示以外に係る出力制御を行う機能を有する。本実施形態に係る出力制御部２２０は、例えば、育成対象の育成状態に応じた香りの出力を制御してもよい。また、出力制御部２２０は、例えば、育成対象の育成状態に応じた風味の出力を制御してもよい。
【００３９】
さらに、出力制御部２２０は、収集されたセンサ情報に基づく環境状態の再現を制御する機能を有する。なお、本実施形態に係る出力制御部２２０が有する各機能の詳細については後述する。
【００４０】
（通信部２３０）
通信部２３０は、ネットワーク４０を介して接続される各種の装置及びデータベースとの情報通信を行う機能を有する。具体的には、通信部２３０は、センサ装置１０が収集したセンサ情報や認識した実物体情報を受信することができる。また、通信部２３０は、判定部２１０の制御に基づいて育成モデルＤＢ５０から育成対象に係る育成モデル情報を受信してよい。さらに、通信部２３０は、判定部２１０が判定した育成対象の育成状態に係る情報を育成状態ＤＢ６０に送信してもよい。また、通信部２３０は、出力制御部２２０の制御に基づいて育成対象に係る出力情報を出力装置３０に送信することができる。
【００４１】
＜＜１．４．第１の実施形態に係る出力装置３０＞＞
次に、本実施形態に係る出力装置３０の機能構成について詳細に説明する。上述したとおり、本実施形態に係る出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて育成対象の育成状態に応じた各種の出力を行う機能を有する。
【００４２】
図２を参照すると、本実施形態に係る出力装置３０は、出力部３１０、入力部３２０、及び通信部３３０を備える。以降、上記に示す各構成について当該構成が有する特徴を中心に詳細に説明する。
【００４３】
（出力部３１０）
出力部３１０は、情報処理装置２０の制御に基づいて育成対象の育成状態に応じた各種の出力を行う機能を有する。例えば、出力部３１０は、育成対象の育成状態に応じた表示を行ってよい。上記の機能は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置により実現されてもよい。また、出力部３１０は、ユーザからの情報入力を受け付ける入力部としての機能を有してもよい。入力部としての機能は、例えば、タッチパネルにより実現され得る。
【００４４】
また、出力部３１０は、育成対象の育成状態に応じた香りや風味を出力する機能をさらに有してもよい。この場合、出力部３１０は、情報処理装置２０の制御に基づいて上記の香りや風味を調合するための構成を含んでよい。例えば、出力部３１０は、情報処理装置２０の制御に基づいて精油の調合を行うことにより、育成対象の育成状態に応じた香りを出力することができる。
【００４５】
（入力部３２０）
入力部３２０は、ユーザからの情報入力を受け付け、出力装置３０を含むネットワーク４０に接続する各装置に入力情報を引き渡す機能を有する。上記の機能は、例えば、キーボードマウス、各種のポインタやボタン、スイッチなどにより実現されてもよい。
【００４６】
（通信部３３０）
通信部３３０は、ネットワーク４０を介して接続される各種の装置との情報通信を行う機能を有する。具体的には、通信部３３０は、情報処理装置２０が生成する各種の制御情報を受信することができる。また、通信部３３０は、入力部３２０が受け付けた入力情報を情報処理装置２０に送信してもよい。
【００４７】
以上、本実施形態に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０の機能構成について詳細に説明した。係る構成によれば、様々な実環境における育成対象の成長予測を精度高く実現することが可能となる。なお、図２に示す機能ブロック図は、あくまで例示であり、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０の機能構成は係る例に限定されるものではない。
【００４８】
例えば、上記の説明では、センサ装置１０により実物体の認識が行われる場合を例に述べたが、本実施形態に係る物体認識機能は、情報処理装置２０により実現されてもよい。この場合、情報処理装置２０は、センサ装置１０が収集したセンサ情報と実物体ＤＢ７０が有する物体情報とに基づいて実物体の認識を行ってよい。
【００４９】
また、例えば、上記の説明では、育成モデルＤＢ５０、育成状態ＤＢ６０、及び実物体ＤＢ７０がネットワーク４０を介して各装置と接続される場合を例に述べたが、上記の各ＤＢは、装置を構成する要素として組み込まれてもよい。例えば、情報処理装置２０は、育成状態ＤＢ６０と同等の機能を有する育成状態記憶部などを備えてもよい。本実施形態に係る機能構成は、各装置の仕様や情報量などにより適宜変更され得る。
【００５０】
＜＜１．５．育成モデルの具体例＞＞
次に、本実施形態に係る育成モデルの具体例について説明する。上述したとおり、本実施形態に係る情報処理装置２０の判定部２１０は、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定することができる。ここで、上記の育成モデルは、例えば、育成対象に係る要素ごとに少なくとも１つ以上の育成条件を含んでもよい。判定部２１０は、収集されたセンサ情報と上記の育成条件とに基づいて、育成対象の育成状態を判定することができる。
【００５１】
図３は、本実施形態に係る育成モデルが含む育成条件の例を示す概念図である。図３には、育成対象がリンゴである場合の育成条件の一例が示されている。図３を参照すると、本実施形態に係るリンゴの育成モデルには、育成条件として着色条件及び着色不良条件が設定されていることがわかる。このように、本実施形態に係る育成モデルには、育成対象の色、大きさ、形などの要素ごとに良条件と悪条件が設定されてもよい。
【００５２】
また、図３に例示されるリンゴの着色条件には、光線量、気温、葉の糖度、及びリン酸量が設定されているが、ここで、上記の各項目にはより詳細な閾値が設定されてもよい。例えば、着色条件に係る光線量には、例えば、８万ルクス以上の光であること、や、１日５時間以上光にさらされること、などの閾値が設定されてもよい。また、例えば、着色条件に係る気温には、１５度前後であること、などの閾値が設定されてもよい。
【００５３】
本実施形態に係る判定部２１０は、収集されたセンサ情報に含まれる日光や気温の状態と、上記の各閾値を比較することで、育成対象の育成状態を判定することができる。
【００５４】
また、図３に例示されるリンゴの着色不良条件には、窒素量、カルシウム量、長雨、昼夜の温度差などが設定されている。ここで、着色不良条件に係る各項目は、着色条件と同様に、より詳細な閾値を含んでよい。本実施形態に係る判定部２１０は、例えば、センサ情報が示す窒素量が着色不良条件に設定される閾値を超えることに基づいて、育成対象の育成状態を判定することができる。
【００５５】
このように、本実施形態に係る判定部２１０は、収集されたセンサ情報と育成モデルに含まれる要素ごとの育成条件とを比較することで、育成対象の育成状態を判定することが可能である。この際、判定部２１０は、例えば、育成モデルに設定される良条件の閾値を超えた項目数と、悪条件に設定される閾値を超えた項目数と、に基づいて、上記の育成状態を判定してもよい。また、良条件及び悪条件に設定される各項目には、重要度などに応じた重み付けがなされてもよい。さらには、育成モデルに含まれる育成条件は３つ以上であってもよい。本実施形態に係る情報処理方法では、育成対象の特性に応じて育成条件を設定することで、より精度の高い育成状態判定を実現することが可能である。
【００５６】
＜＜１．６．育成モデルの生成＞＞
次に、本実施形態に係る育成モデルの生成について詳細に説明する。上述したとおり、本実施形態に係る判定部２１０は、育成対象に関連付いた育成モデルを生成する機能を有する。以降、図４及び図５を用いて、本実施形態に係る育成モデルの生成例について詳細に説明する。
【００５７】
（有識者情報に基づく育成モデルの生成）
本実施形態に係る判定部２１０は、例えば、有識者情報に基づいて育成モデルの生成を行ってもよい。ここで、上記の有識者情報には、例えば、インターネット上で公開される情報や、ネットワーク４０上に保持される育成対象に係る論文などのドキュメント情報が含まれてよい。
【００５８】
図４は、有識者情報と当該有識者情報に基づいて判定部２１０が生成する育成モデルとの関係を示す概念図である。図４を参照すると、有識者情報Ｉ１には、育成対象に係る栽培情報が記載されていることがわかる。また、図４に示されるテーブルＴ１は、有識者情報Ｉ１に基づいて判定部２１０が生成した育成モデルの一例であってよい。このように、本実施形態に係る判定部２１０は、有識者情報を解析することで、育成対象に係る育成モデルを生成することが可能である。
【００５９】
具体的には、判定部２１０は、図４に示すように、有識者情報Ｉ１に含まれるテキスト情報から、「開花」、「排水性」、「乾燥」、「加湿」などのキーワードを検索し、当該キーワードに係る育成条件を抽出することができる。ここで、有識者情報Ｉ１は、上述したとおり、インターネット上で公開される情報やネットワーク４０上に保持されるドキュメント情報であってよい。すなわち、本実施形態に係る判定部２１０は、育成対象に係る有識者情報を検索し、動的に育成モデルを生成することが可能である。
【００６０】
この際、判定部２１０は、各項目に係るより具体的な数値を取得したことに基づいて、当該数値を育成モデルに適用してもよい。例えば、判定部２１０は、別の有識者情報から、湿度や乾燥に関する具体的な数値を取得した場合、該当するテーブルＴ１上の項目値を更新することができる。また、判定部２１０は、有識者情報に記載されるテキストのニュアンスを認識し自動で数値を設定してもよい。例えば、判定部２１０は、有識者情報Ｉ１に含まれる「極度の乾燥」というテキストを認識し、「湿度１０％」と置換して設定することも可能である。
【００６１】
以上、説明したように、本実施形態に係る判定部２１０は、有識者情報に基づいて育成対象に関連付いた育成モデルを動的に生成することができる。本実施形態に係る判定部２１０が有する上記の機能によれば、新たに公開される有識者情報を取得することで、育成モデルに係る精度を自動的に向上させることが可能となる。
【００６２】
（機械学習を用いた育成モデル生成）
次に、本実施形態に係る機械学習を用いた育成モデル生成について説明する。本実施形態に係る判定部２１０は、収集されたセンサ情報と認識部１２０により認識される実物体の育成状態とを入力とする機械学習の結果に基づいて育成モデルの生成を行ってもよい。図５は、本実施形態に係る機械学習を用いた育成モデル生成について説明するための概念図である。
【００６３】
図５に示す一例は、判定部２１０がリンゴである実物体ＲＯ１の育成状態と、実物体ＲＯ１が存在する実環境において収集されたセンサ情報と、に基づいて育成対象であるリンゴの育成モデルを生成する場合を示している。すなわち、本実施形態に係る判定部２１０は、実環境において栽培された実物体ＲＯ１の成長結果と、センサ情報に基づいた実物体ＲＯ１に係る栽培行為データと、に基づいて実物体ＲＯ１と同種の育成対象に係る育成モデルを生成することができる。
【００６４】
ここで、実物体ＲＯ１の成長結果には、認識部１２０による認識結果が用いられてもよい。認識部１２０は、例えば、撮像センサや超音波センサなどが取得した情報に基づいて、実物体ＲＯ１の色、大きさ、形などを認識することができる。また、センサ情報に基づいた栽培行為データには、気温や土壌栄養状態に係る各種の情報が含まれてよい。
【００６５】
この際、本実施形態に係る判定部２１０は、上記の栽培行為データを特徴量とし実物体ＲＯ１の成長結果をラベルとした機械学習アルゴリズムを用いることで、実物体ＲＯ１と同種（同品種）の育成対象に係る育成モデルを生成してもよい。判定部２１０は、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ＨＭＭ（Hidden Markov
Model）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）などの学習モデルを用いることができる。
【００６６】
このように、判定部２１０が、実物体ＲＯ１の成長結果と栽培行為データとを入力とする機械学習を用いて育成モデルを生成することで、より実環境に近い精度の高い育成モデルを生成することが可能となる。
【００６７】
なお、本実施形態に係る判定部２１０は、複数の実環境において収集された栽培行為データを集約し共通の育成モデルを生成してもよい。この場合、複数地点における別条件下の実物体に係るデータを用いることで、より汎用性の高い育成モデルを生成することも可能である。
【００６８】
＜＜１．７．育成状態判定の詳細＞＞
以上、本実施形態に係る育成モデル生成の詳細について説明した。次に、本実施形態に係る判定部２１０による育成対象の育成状態判定について詳細に説明する。上述したとおり、本実施形態に係る判定部２１０は、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて当該育成対象の育成状態を判定することが可能である。以降、図６〜図９を用いて、本実施形態に係る育成状態判定の具体例について詳細に説明する。なお、以降の説明では、育成対象がリンゴである場合を例に述べる。
【００６９】
（実物体の認識結果に基づく育成状態判定）
まず、本実施形態に係る実物体の認識結果に基づく育成状態判定について説明する。本実施形態に係る判定部２１０は、認識部１２０による実物体認識の結果に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。この際、判定部２１０は、実物体の育成状態や種別に基づいて、上記の育成状態を判定することができる。
【００７０】
図６は、実物体の認識結果に基づく育成状態判定について説明するための概念図である。図６を参照すると、実環境ＲＥ１には、リンゴである実物体ＲＯ１と昆虫である実物体ＲＯ２が存在している。本実施形態に係るセンサ装置１０の認識部１２０は、センサ部１１０が収集したセンサ情報と実物体ＤＢ７０が有する物体情報に基づいて実物体ＲＯ１及びＲＯ２を認識することができる。
【００７１】
また、図６に示す一例では、情報処理装置２０は、センサ装置１０から受信したセンサ情報と実物体情報とに基づいて、育成対象ＴＯ１の育成状態を判定し、出力装置３０に表示させている。
【００７２】
ここで、実物体ＲＯ１と育成対象ＴＯ１は、異なる品種のリンゴであってよい。リンゴを含むバラ科植物の一部には、自家不和合性が報告されている。すなわち、リンゴは、同一品種の花粉を受粉しても結実に至らない性質を持つため、正常な種子形成には、別品種のリンゴが生産した花粉が必要とされる。このため、本実施形態に係る判定部２１０は、認識部１２０が育成対象ＴＯ１と異なる品種のリンゴである実物体ＲＯ１を認識したことに基づいて、育成対象ＴＯ１の育成状態を判定してよい。また、図示していないが、判定部２１０は、実物体ＲＯ１が開花していることに基づいて育成状態を判定することもできる。すなわち、本実施形態に係る判定部２１０は、実物体の育成状態や種別に基づいて、育成対象の育成状態を判定してよい。
【００７３】
また、図６に示す実物体ＲＯ２は、例えば、ミツバチやマルコバチなどの訪花昆虫であってよい。リンゴは、花粉を風に運ばせる風媒花とは異なり、受粉を上記のような訪花昆虫に依存する虫媒花である。すなわちリンゴは、人工授粉が行われない場合、訪花昆虫が存在しない環境下では結実に至らない性質を持つ。このため、本実施形態に係る判定部２１０は、認識部１２０が実物体ＲＯ２のような訪花昆虫を認識したことに基づいて、育成対象ＴＯ１の育成状態を判定してよい。また、本実施形態に係る出力制御部２２０は、認識された実物体に基づいて育成対象に係る表示を制御してもよい。図６に示す一例において、出力制御部２２０は、認識された実物体ＲＯ２の情報に基づいて出力装置３０に認識物体ＡＯ１を表示させている。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実物体の認識結果に基づいて育成対象の育成状態を判定することができる。図６に示す一例においては、情報処理装置２０は、センサ装置１０が認識した実物体ＲＯ１及びＲＯ２に基づいて育成対象ＴＯ１の受粉に係る育成状態を判定し、出力装置３０に結実した育成対象ＴＯ１を表示させている。
【００７５】
このように、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、実環境に存在する実物体の作用に基づいて、育成対象の成長結果を予測することが可能となる。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、より実環境に近い精度の高い育成予測を実現することができる。
【００７６】
なお、上記の説明ではリンゴの結実に係る例を示したが、本実施形態に係る情報処理装置２０は、認識された実物体に基づく様々な判定を行うことができる。例えば、育成対象がストロベリーである場合、実物体として存在するセージを認識することで、育成対象の育成状態を判定することも可能である。情報処理装置２０は、ストロベリーとセージのような共生栽培に適した組み合わせを育成モデルとして適用することで、より高度な育成状態判定を行うことも可能である。
【００７７】
また、情報処理装置２０は、実物体から収集されるエチレンやオーキシンなどの植物ホルモンの情報に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。この場合、情報処理装置２０は、より実環境に則した育成結果の予測を行うことが可能である。
【００７８】
（複数対象の育成状態判定）
次に、本実施形態に係る複数対象の育成状態判定について説明する。本実施形態に係る判定部２１０は、単一地点において収集されたセンサ情報に基づいて、複数の育成対象に係る育成状態を判定することが可能である。
【００７９】
図７は、本実施形態に係る複数対象の育成状態判定について説明するための概念図である。図７を参照すると、情報処理装置２０は、単一の実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に基づいて、複数の育成対象ＴＯ１ａ及びＴＯ１ｂの育成状態を判定し、当該育成状態を出力装置３０に表示させている。
【００８０】
ここで、例えば、育成対象ＴＯ１ａ及びＴＯ１ｂは互いに異なる品種のリンゴであってよい。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０は、単一の実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に基づいて複数品種の育成対象に係る育成状態を判定することが可能である。この際、情報処理装置２０の判定部２１０は、品種ごとに関連付いた育成モデルを用いて上記の育成状態を判定してよい。
【００８１】
本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、同一環境から収集されたセンサ情報に基づいて複数品種の成長結果を比較することができる。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、実環境ごとに適した育成対象を把握することが可能となり、効率性の高い農産物の生産を実現することができる。
【００８２】
なお、上記では、同一の植物種における別品種の育成対象を用いる場合を例に述べたが、本実施形態に係る情報処理装置２０は、単一の地点から収集されたセンサ情報に基づいて異なる植物種の育成状態を判定してもよい。この場合でも、実環境ごとに育成に適した植物種を発見できる効果が期待される。
【００８３】
（複数地点におけるセンサ情報を用いた育成状態判定）
次に、本実施形態に係る複数地点におけるセンサ情報を用いた育成状態判定について説明する。本実施形態に係る判定部２１０は、複数の地点において収集されたセンサ情報に基づいて、育成対象に係る育成状態を判定することが可能である。
【００８４】
図８は、本実施形態に係る複数地点におけるセンサ情報を用いた育成状態判定について説明するための概念図である。図８を参照すると、情報処理装置２０は、複数の実環境ＲＥ１ａ及びＲＥ１ｂにおいて収集されたセンサ情報に基づいて、複数の育成対象ＴＯ１ａ及びＴＯ１ｂの育成状態を判定し、当該育成状態を出力装置３０に表示させている。
【００８５】
ここで、例えば、育成対象ＴＯ１ａ及びＴＯ１ｂは同一品種のリンゴであってよい。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０は、複数の実環境ＲＥ１ａ及びＲＥ１ｂにおいて収集されたセンサ情報に基づいて同一品種の育成対象に係る育成状態を判定することが可能である。
【００８６】
本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、複数の環境から収集されたセンサ情報に基づいて育成対象の成長結果を比較することができる。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、育成対象の栽培に適した実環境を把握することが可能となり、効率性の高い農産物の生産を実現することができる。
【００８７】
（蓄積されたセンサ情報を用いた育成状態判定）
次に、本実施形態に係る蓄積されたセンサ情報を用いた育成状態判定について説明する。本実施形態に係る判定部２１０は、過去に蓄積されたセンサ情報に基づいて、育成対象に係る育成状態を判定することが可能である。
【００８８】
図９は、本実施形態に係る蓄積されたセンサ情報を用いた育成状態判定について説明するための概念図である。図９を参照すると、情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１においてリアルタイムに収集されるセンサ情報と蓄積された過去データとに基づいて、育成対象ＴＯ１ａ及びＴＯ１ｂの育成状態を判定し、当該育成状態を出力装置３０に表示させている。
【００８９】
ここで、上記の過去データには、育成状態ＤＢ６０に記憶される過去に収集されたセンサ情報や、別手段により記録された過去の気象情報などが含まれてよい。本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定した後、当該育成対象に過去に蓄積されたセンサ情報を適用させた際の将来の成長結果を予測することが可能である。この場合、判定部２１０は、育成対象の成長速度に係る制御を行う機能を有してよい。
【００９０】
例えば、情報処理装置２０は、現時点である５月まで実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報をリアルタイムに用いながら育成対象の育成状態を判定した後、昨年や一昨年の６〜８月に収集されたセンサ情報を用いて上記の予測を実行してもよい。図９に示す一例においては、出力装置３０に表示される育成対象ＴＯ１ａは、例えば、昨年に収集されたセンサ情報を適用した際の成長予測結果であってよい。また、出力装置３０に表示される育成対象ＴＯ１ｂは、例えば、一昨年に収集されたセンサ情報を適用した際の成長予測結果であってよい。
【００９１】
本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、過去に蓄積されたセンサ情報に基づいて育成対象の将来の成長を精度良く予測することが可能となり、今後の栽培に対するフィードバックとして活用することが可能となる。
【００９２】
＜＜１．８．表示以外の出力制御＞＞
次に、本実施形態に係る表示以外の出力制御について説明する。本実施形態に係る出力制御部２２０は、育成対象の表示以外に係る出力制御を行うことが可能である。具体的には、本実施形態に係る出力制御部２２０は、育成対象の育成状態に応じた香りの出力を制御することができる。また、本実施形態に係る出力制御部２２０は、育成対象の育成状態に応じた風味の出力を制御することができる。
【００９３】
図１０は、本実施形態に係る香り及び風味の出力制御について説明するための概念図である。図１０を参照すると、情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に基づいて、育成対象の育成状態に応じた香りや風味を出力装置３０に出力させている。この際、情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に加え、実物体ＲＯ１から収集されたセンサ情報を用いて出力制御を行ってもよい。情報処理装置２０は、例えば、実物体ＲＯ１の糖度や酸味成分に係るセンサ情報に基づいて出力装置３０の出力制御を行ってもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、センサ情報に基づいた近赤外分光法などを用いて実物体ＲＯ１の糖度（Ｂｒｉｘ値）を求めることができる。また、情報処理装置２０は、実物体ＲＯ１の含むビタミンＣ、クエン酸、コハク酸、乳酸、酒石酸、酢酸などに係るセンサ情報を用いて、育成対象の香りや風味の出力を制御してもよい。
【００９４】
情報処理装置２０が育成対象に係る香りの出力を制御する場合、出力装置３０は、例えば、アロマディフューザのように精油を処理することで香りを噴霧する芳香器であってもよい。この場合、出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、予めセットされた精油の中から育成対象の育成状態に応じた精油を選択してもよいし、情報処理装置２０の制御に基づいて精油のブレンドを行ってもよい。出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、噴霧する精油の量を調整することも可能である。また、出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、精油などの香料を生産する製造装置であってもよい。この場合、出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、予めセットされた原料を調合し、育成対象の育成状態に応じた香りを出力することができる。
【００９５】
また、情報処理装置２０が育成対象に係る風味の出力を制御する場合、出力装置３０は、例えば、飴や飲料などを生産する製造装置であってもよい。この場合も、出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、予めセットされた原料を調合し、育成対象の育成状態に応じた風味を出力することが可能である。また、出力装置３０は、例えば、３Ｄプリンタのように対象物の３次元構造を再現する機能を有する装置であってもよい。この場合、出力装置３０は、可食原料を用いて育成対象の三次元構造と風味を再現した食品を生成することも可能である。また、出力装置３０は、可食印刷機能を有する各種のフードプリンタであってもよい。
【００９６】
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、育成対象の育成状態に応じた香りや風味の出力を制御することが可能となる。また、出力された香りや風味に対するユーザ評価を育成モデルや栽培方法に対するフィードバックとして用いることも可能である。この場合、例えば、ユーザが高く評価した風味と育成状態の判定に用いたセンサ情報との関連性を求めることで、所定の風味に影響する環境状態などを推定することが可能である。なお、上記では、実物体ＲＯ１から収集されたセンサ情報を用いて出力制御を行う場合を例に述べたが、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の育成状態のみに基づいて香りや風味の出力を制御することも可能である。この場合、情報処理装置２０は、育成対象の育成モデルを参照することで、育成状態から想定される味や風味を出力させることができる。
【００９７】
＜＜１．９．センサ情報に基づく環境再現の制御＞＞
次に、本実施形態に係るセンサ情報に基づく環境再現の制御について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境において収集されたセンサ情報に基づいて、当該実環境に係る環境状態の再現を制御することが可能である。
【００９８】
図１１は、本実施形態に係るセンサ情報に基づく環境再現の制御について説明するための概念図である。図１１を参照すると、情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１において収集されたセンサ情報に基づいて、出力装置３０による再現環境ＩＥ１の生成を制御している。ここで、再現環境ＩＥ１は、実環境ＲＥ１の環境状態を設備内に局所的に再現した人工環境であってもよい。
【００９９】
この際、出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて再現環境ＩＥ１を生成する環境試験装置であってよい。出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、例えば、再現環境ＩＥ１における気温、湿度、酸素濃度、二酸化酸素濃度、土壌状態などを調整することができる。すなわち、出力装置３０は、実環境ＲＥ１の環境状態の少なくとも一部を再現環境ＩＥ１として再現する機能を有する。
【０１００】
以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境において収集されたセンサ情報に基づく環境状態の再現を制御することが可能である。また、図１１に示すように、本実施形態に係る情報処理方法では、再現環境ＩＥ１において実物体ＲＯ３の栽培を行うこともできる。すなわち、本実施形態に係る情報処理方法によれば、例えば、遠隔地における環境状態を再現し、当該環境状態において実物体ＲＯ３の試験栽培を行うことが可能となる。この場合、実環境ＲＥ１における実物体ＲＯ１と再現環境ＩＥ１における実物体ＲＯ３の育成状態を比較することで、実物体ＲＯ３の成長に影響する環境要素を特定する効果も期待される。
【０１０１】
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境ＲＥ１とは一部の環境状態が異なるように再現環境ＩＥ１の生成を制御してもよい。情報処理装置２０は、例えば、実環境ＲＥ１よりも５度高い気温で再現環境ＩＥ１を生成させてもよい。このように、情報処理装置２０が一部の環境オフセットを変更した再現環境ＩＥ１を生成させることで、実物体ＲＯ１及びＲＯ３の成長比較に係る効果を一層に高めることが可能である。
【０１０２】
＜＜１．１０．情報処理装置２０による制御の流れ＞＞
以上、本実施形態に係る情報処理装置２０が有する機能を中心に詳細に説明した。次に本実施形態に係る情報処理装置２０による制御の流れについて述べる。図１２は、本実施形態に係る情報処理装置２０による制御の流れを示すフローチャートである。
【０１０３】
図１２を参照すると、情報処理装置２０の通信部２３０は、まずセンサ装置１０からセンサ情報と実物体情報を受信する（Ｓ１１０１）。この際、情報処理装置２０が実物体の認識に係る機能を有する場合、情報処理装置２０は受信したセンサ情報と実物体ＤＢ７０の有する物体情報とに基づいて実物体の認識を行ってもよい。
【０１０４】
次に、判定部２１０は、実物体情報が存在するか否かを判定する（Ｓ１１０２）。ここで、実物体情報が存在する場合（Ｓ１１０２：Ｙｅｓ）、判定部２１０は、実物体の種別に基づく育成状態の判定を行う（Ｓ１１０３）。
【０１０５】
続いて、判定部２１０は、実物体の育成状態に基づく育成対象の育成状態判定を行う（Ｓ１１０４）。なお、ステップＳ１１０３及びＳ１１０４に係る処理は上記の順に行われなくてもよいし、同時に行われてもよい。
【０１０６】
ステップＳ１１０４の処理が完了した場合、また、実物体情報が存在しない場合（Ｓ１１０２：Ｎｏ）、判定部２１０は、ステップＳ１１０１で受信したセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定する（Ｓ１１０５）。なお、ステップＳ１１０３〜Ｓ１１０５に係る判定は、必ずしも独立して行われなくてもよい。判定部２１０は、センサ情報と実物体情報に基づいて育成対象の育成状態を総合的に判定することも可能である。
【０１０７】
次に、出力制御部２２０は、判定部２１０による育成状態の判定結果に基づいて、育成対象に係る出力の制御を行う（Ｓ１１０６）。この際、出力制御部２２０は、出力装置３０の仕様に応じて、表示制御や、香り及び風味の出力制御を行ってよい。出力制御部２２０は、表示、香り、及び風味の出力を同時に制御してもよいし、複数の出力装置３０の出力制御を行ってもよい。
【０１０８】
以上、本実施形態に係る情報処理装置２０による制御の流れについて説明した。上述したとおり、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実環境において収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルに基づいて、当該育成対象の育成状態を判定することができる。また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、判定した上記の育成状態に応じて育成対象に係る各種の出力を制御することができる。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、様々な実環境における育成対象の成長を精度高く予測することが可能となる。
【０１０９】
なお、本実施形態の説明では、育成対象の例としてリンゴを挙げて説明したが、本実施形態の育成対象は係る例に限定されない。本実施形態に係る育成対象は、例えば、家畜、魚類、昆虫、その他の生物全般であってよい。本実施形態に係る情報処理方法は、農業以外の産業分野にも広く適用可能である。
【０１１０】
また、本実施形態の説明では、育成対象の１世代に着目して説明したが、本実施形態に係る情報処理方法は、複数世代に係る育成対象の状態を判定することも可能である。本実施形態に係る情報処理方法によれば、例えば、センサ情報に基づいた育成対象の交配や子孫形成に係る状態判定を行うことも可能である。本実施形態に係る情報処理方法は、育成対象の特性に応じて適宜変更され得る。
【０１１１】
＜２．第２の実施形態＞
＜＜２．１．第２の実施形態の概要＞＞
次に、本開示における第２の実施形態の概要について説明する。本開示の第２の実施形態では、センサ情報に基づいた育成対象の成長を娯楽として楽しむためのゲームが提案される。
【０１１２】
近年、育成対象の成長をシミュレートする種々のゲームが提供されている。しかし、上記のシミュレートはすべて仮想世界で実行されるため、対象を育てる際の五感による知覚が乏しく、実体験としての十分な育成体験を行うことが困難である。一方、ペットなどの実際の生物を飼育する場合、費用や世話などのコストに加え、生物の死後における喪失感や処理問題が心理的障壁となり得る。
【０１１３】
本実施形態に係る情報処理方法は、上記のような点に着目して発想されたものであり、ユーザによる育成行動をセンサ情報として収集し、育成対象の育成状態を判定することで、実体験としての感覚を強く残した育成ゲームを提供することができる。また、本実施形態に係る情報処理方法では、育成対象の育成を仮想世界上で行うことで、上述したような現実世界における育成体験の心理的障壁を排除し、より手軽な育成体験をユーザに提供することが可能となる。
【０１１４】
なお、以降に述べる本実施形態においては、第１の実施形態との差異について中心に説明し、重複する機能については、説明を省略する。また、第２の実施形態においては、情報処理装置２０は、第１の実施形態で説明したセンサ装置１０または出力装置３０が有する機能を担ってよい。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０は、第１の実施形態で説明した機能構成に加え、センサ部１１０、認識部１２０、出力部３１０、入力部３２０などの構成さらに備えてもよい。本実施形態に係る情報処理装置２０の機能構成は適宜変更され得る。
【０１１５】
図１３は、本実施形態の概要を示す概念図である。図１３に示すように、本実施形態では、実環境に設置された情報処理装置２０が収集したセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定し、当該育成対象に係る表示を制御してよい。このため、図１３の一例では、情報処理装置２０は、ディスプレイを含む出力部３１０を備える装置として示されている。また、図１３に示す一例において、情報処理装置２０は、センサ部１１０をさらに備えている。この際、情報処理装置２０のセンサ部１１０は、例えば、照度センサ、温度センサ、土壌センサ、及び二酸化炭素センサなどを含んでよい。
【０１１６】
また、図１３は、情報処理装置２０が育成対象である花の育成状態を判定し、当該花の表示を制御する場合を例示している。このため、情報処理装置２０は、実世界に存在する植木鉢に設置されている。この際、情報処理装置２０は土壌センサが植木鉢中の土に挿入するように設置されてよい。なお、上記の土壌センサは、例えば、土壌の栄養分や水分量を測定するためのセンサであってよい。土壌センサが含むセンサの詳細については、第１の実施形態と同様であってよいため説明を省略する。
【０１１７】
また、上記のように設置された情報処理装置２０に対し、ユーザは種々の育成行為を行うことができる。図１３に示す一例の場合、ユーザは、例えば、実際の花の栽培と同様に水や肥料を与えたり、日当たりの良い場所に移動させたりすることができる。
【０１１８】
この際、本実施形態に係る情報処理装置２０は、上記のような育成行為に伴う環境状態の変化をセンサ情報により収集し、当該センサ情報と育成モデルとに基づいて育成対象の育成状態を判定することができる。また、情報処理装置２０は、判定した育成状態に応じた育成対象の表示を行ってよい。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０は、ユーザの育成行為に応じた育成対象の成長を可視化してユーザに提示することが可能である。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、実際の生物を育成する煩雑さを低減しながらもユーザに十分な育成体験を提供することが可能となる。
【０１１９】
なお、上記の説明では、情報処理装置２０が、自身が備える出力部３１０を制御する場合を例に述べたが、本実施形態に係る情報処理装置２０は、第１の実施形態と同様に独立して存在する出力装置３０による表示を制御してもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、出力装置３０によるＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ）重畳を制御してもよい。情報処理装置２０は、例えば、実物体の認識結果に基づいて、実世界に咲いている花の間に育成対象を重畳させることも可能である。
【０１２０】
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の現在の育成状態の他、過去や未来の育成状態を表示してもよい。この場合、情報処理装置２０の出力制御部２２０は、入力部３２０が認識したユーザ操作に基づいて、育成対象に係る表示内容を制御することができる。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザが育成対象に係る過去の育成状態の記録を確認することが可能となる。また、情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザが将来の育成対象に係る将来の育成状態予測を確認することができる。この際、情報処理装置２０の判定部２１０は、過去の一定期間内に収集されたセンサ情報を用いて、一定期間後における育成対象の育成状態を判定してもよい。
【０１２１】
＜＜２．２．育成対象のバリエーション＞＞
次に、本実施形態に係る育成対象のバリエーションについて説明する。上記の図１３を用いた説明では、花を育成対象として扱う場合を例に説明したが、本実施形態に係る育成対象は種々の生物であってよい。ユーザは、情報処理装置２０に予め設定された育成対象を育成してもよいし、複数の候補から育成対象を選択できてもよい。
【０１２２】
また、本実施形態に係る育成対象は、写真や動画、または種々の静物体に基づいて決定されてもよい。本実施形態に係る情報処理装置２０は、ユーザが撮影した写真や動画から被写体を認識し、当該被写体を育成対象として決定することもできる。また、情報処理装置２０は、２Ｄ／３Ｄスキャナにより読み込まれた置物やユーザが生成した粘土細工などを認識し育成対象とすることもできる。この際、情報処理装置２０は、実物体ＤＢ７０が有する物体情報を用いることで上記の認識を行うことができる。また、情報処理装置２０は、認識元となる画像や静物体の色を抽出して、育成対象に係る表示色を設定してもよい。以降、本実施形態に係る育成対象のバリエーションについて具体例を挙げながら説明する。
【０１２３】
（育成対象：魚）
本実施形態に係る育成対象は、例えば魚であってもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、水槽に一体に、または付加的に設置されるディスプレイを備えた種々の装置であってもよい。情報処理装置２０は、水槽環境に係る照度、水温、水質、及び餌量などをセンサ部１１０により測定することが可能である。ここで、上記の水質には、例えば、ｐＨ、硬度、塩素濃度、塩分濃度、酸素濃度、または二酸化炭素濃度などが含まれてもよい。
【０１２４】
情報処理装置２０は、水槽環境から収集したセンサ情報に基づいて、育成対象である魚の育成状態を判定しディスプレイに表示することができる。この際、情報処理装置２０は、例えば、水面の状態を撮像センサなどにより観測することでユーザによる餌の投入を認識し、餌に育成対象が寄ってくる様子などを表示させることも可能である。なお、上記の餌は実際の餌料でなくてもよく、例えば、プラスチック性の粒子や水溶性の物質などで代用されてもよい。上記のような代替物を利用することで、水槽環境における水質を高く保つことができる。
【０１２５】
また、情報処理装置２０は、例えば、水槽を眺めるユーザの顔を認識し、ユーザに育成対象が寄っていくように表示制御を行ってもよい。また、情報処理装置２０は、水槽環境に存在する魚などの実物体を認識し、出力部３１０に表示させる育成対象の位置を制御することも可能である。この場合、情報処理装置２０は、例えば、実物体と育成対象とが水槽中で均一になるように表示を制御してもよい。
【０１２６】
また、情報処理装置２０は、認識した実物体の種別などに応じて、育成対象の育成状態や表示を制御することもできる。情報処理装置２０は、例えば、認識した実物体が肉食動物である場合、育成対象である魚の数が時間経過に伴い減少するように表示を制御してもよい。このように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実物体の認識結果に基づいて育成対象の育成状態を判定することが可能である。
【０１２７】
（育成対象：虫）
また、本実施形態に係る育成対象は、例えば虫であってもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、実環境に存在する虫かごの内部に育成対象のプロジェクションマッピングを行ってもよい。情報処理装置２０は、虫かごの内部に設置される物体の凹凸を認識し、当該物体に育成対象が止まっている様子を演出することも可能である。
【０１２８】
また、育成対象が虫である場合、情報処理装置２０は、虫かご環境に係る気温、湿度、餌量、水量、土壌状態などをセンサ部１１０により測定することができる。情報処理装置２０は、虫かご環境から収集したセンサ情報に基づいて、育成対象である虫の育成状態を判定しプロジェクションマッピングにより表示させることができる。
【０１２９】
また、情報処理装置２０の出力制御部２２０は、判定した育成対象の育成状態に応じた音の出力を制御することも可能である。具体的には、出力制御部２２０は、育成対象の育成状態に応じて鳴き声や羽音を再現した音の出力を制御してもよい。また、育成対象が夜行性の虫である場合、出力制御部２２０は、虫かごの周囲の明るさに応じて鳴き声や羽音の音量や頻度を調整してもよい。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、より実物体に近い表現を実現することが可能となる。
【０１３０】
（育成対象：動物）
また、本実施形態に係る育成対象は、例えば哺乳類や鳥類などの動物であってもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、実環境に存在する室内空間やケージなどに育成対象をＡＲ重畳させてもよい。また、情報処理装置２０は、ぬいぐるみやロボットなどに育成対象をＡＲ重畳させることも可能である。あるいは、情報処理装置２０は、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などに育成対象をＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｒｅａｌｉｔｙ）表示させてもよい。
【０１３１】
この際、情報処理装置２０は、ぬいぐるみやロボットに対するユーザの接触や、ユーザの歩行量、感情などに基づいて育成対象の育成状態を判定することができる。上記のユーザの接触は、例えば、ぬいぐるみやロボットに備えられる触覚センサにより収集される情報であってよい。また、ユーザの歩行量や感情は、ユーザが装着するウェアラブル装置などにより収集される情報であってもよい。
【０１３２】
情報処理装置２０は、例えば、ユーザがぬいぐるみを撫でる頻度や強さに基づいて、育成対象のユーザに対する懐き度合いを判定することができる。また、情報処理装置２０は、例えば、ユーザの歩行量を散歩量とみなすことで、育成対象の行動様式を判定してもよい。さらに、情報処理装置２０は、ユーザの感情に基づいて育成対象が所定の行動を行うように制御してもよい。
【０１３３】
（育成対象：人格化されたキャラクタ）
また、本実施形態に係る育成対象は人格化されたキャラクタであってもよい。ここで、上記のキャラクタには、例えばロボットや擬人化された動植物などが含まれてもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、姿見などに育成対象を表示させることができる。また、この際、情報処理装置２０は、ユーザの発話や、ユーザと育成対象との会話に基づいて、当該育成対象の育成状態を判定してもよい。例えば、情報処理装置２０は、上記の会話量に応じて育成対象の懐き度合いを判定してもよい。また、例えば、情報処理装置２０は、マイクロフォンにより収集される音楽に基づいて育成対象の挙動が変化するように制御を行ってもよい。
【０１３４】
（育成対象：菌）
また、本実施形態に係る育成対象は各種の菌類であってもよい。ここで、上記の菌類には、真菌や細菌が含まれてよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、顕微鏡型のディスプレイを備える装置であってもよい。育成対象が菌類である場合、情報処理装置２０は、実環境に存在するシャーレや、台所などの指定場所に係る温度、湿度、酸素量、ｐＨ、圧力、塩分濃度などをセンサ部１１０により測定することができる。情報処理装置２０は、収集したセンサ情報に基づいて育成対象である菌類の育成状態を判定し、育成対象の表示を制御することができる。
【０１３５】
また、情報処理装置２０は、ユーザ行動やバイタルに係る情報に基づいて、上記の判定及び表示制御を行ってもよい。例えば、センサ情報からユーザの食生活が荒れていることを認識したことに基づいて、ヘリコバクター・ピロリのコロニーが拡大するように表示制御を行うこともできる。
【０１３６】
＜＜２．３．第２の実施形態に係る出力制御＞＞
以上、本実施形態に係る育成対象のバリエーションについて説明した。次に、本実施形態に係る育成対象に共通する出力制御について例を挙げて説明する。
【０１３７】
（周囲環境に基づく表示制御）
まず、本実施形態に係る周囲環境に基づく表示制御について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、センサ情報により認識した周囲の実環境に応じて育成対象の表示制御を行うことができる。
【０１３８】
図１４は、本実施形態に係る周囲環境に基づく表示制御の例を示すイメージ図である。図１４を参照すると、情報処理装置２０は、背部に位置する実物体ＲＯ４を育成対象ＴＯ２と共に出力部３１０に表示させている。このように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、背部に備えられる撮像センサなどにより撮像した画像を育成対象と共に表示することが可能である。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、より周囲環境に溶け込んだ育成対象の表示を実現することが可能となる。
【０１３９】
また、この際、情報処理装置２０は、広角カメラにより撮影した画像情報と検出したユーザの視線情報とに基づいて、育成対象と共に表示させる画像の画角を調整してもよい。情報処理装置２０が上記の制御を行うことで、ユーザの視線の角度や視距離に応じたより自然な表示を行うことができる。
【０１４０】
さらに、情報処理装置２０は、認識部１２０による認識結果に基づいて実物体の３ＤＣＧモデルを生成し、出力部３１０に表示させてもよい。この場合、情報処理装置２０は、検出したユーザの視線に基づいて、上記の３ＤＣＧモデルに係る表示角度を調整することができる。
【０１４１】
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、実物体以外の周囲環境に基づいて表示制御を行ってもよい。例えば、情報処理装置２０は、収集したセンサ情報から降雨が推定されることに基づいて雨の描写を制御してもよい。また、例えば、情報処理装置２０は、収集したセンサ情報から所定の強さ以上の風が推定されることに基づいて、育成対象が風に揺れるような描写を制御してもよい。
【０１４２】
また、情報処理装置２０は、センサ情報に含まれる光の強さや向きに基づいて、育成対象に応じた屈光性を表現してもよい。例えば、育成対象が向日性を有する植物である場合、情報処理装置２０は、当該育成対象が光の方向へ伸長するように育成状態の判定や表示制御を行うことができる。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、より実環境に近い育成対象の表現を実現することが可能となる。
【０１４３】
（複数の出力部３１０による育成対象の表示）
次に、本実施形態に係る複数の出力部３１０による育成対象の表示について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、複数の出力部３１０を連結させ、当該複数の出力部３１０に育成対象を表示させることが可能である。
【０１４４】
図１５は、本実施形態に係る複数の出力部３１０による育成対象の表示例を示すイメージ図である。図１５の左側には、単一の情報処理装置２０ａが示されており、情報処理装置２０ａの出力部３１０には、育成対象ＴＯ２が表示されている。しかし、育成対象ＴＯ２は出力部３１０の画面領域よりもサイズが大きいため、出力部３１０には育成対象ＴＯ２の茎部分のみが表示されている。
【０１４５】
一方、図１５の右側には、複数の情報処理装置２０ａ及び２０ｂが示されている。ここで、情報処理装置２０ａ及び２０ｂは互いに連結された状態であってよい。図１５を参照すると、連結された情報処理装置２０ａ及び２０ｂには、育成対象ＴＯ２の全体像が表示されていることがわかる。このように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、複数の出力部３１０に係る育成対象の表示を制御することが可能である。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、育成対象の育成状態に応じた柔軟な表示制御を行うことができ、また、より多くの育成対象に対応することが可能となる。
【０１４６】
（ウェアラブル型の出力装置３０に係る出力制御）
次に、本実施形態におけるウェアラブル型の出力装置３０に係る出力制御について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、ウェアラブル型の出力装置３０による育成対象の出力を制御することができる。より具体的には、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象に係る三次元映像をウェアラブル型の出力装置３０に表示させることが可能である。
【０１４７】
図１６は、ウェアラブル型の出力装置３０が表示する三次元映像の一例を示すイメージ図である。図１６に示す一例では、ウェアラブル型の出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて育成対象ＴＯ２に係る三次元映像を表示している。この際、出力装置３０の出力部３１０は、眼鏡式や裸眼式の三次元ディスプレイを含んでよい。
【０１４８】
このように、育成対象の表示にウェアラブル型の出力装置３０を用いることで、育成対象をユーザの移動先に持ち運ぶことが可能となり、より身近な育成体験をユーザに提供することが可能となる。また、出力装置３０がセンサ部１１０を有する場合には、ユーザが訪れた先の実環境に応じて育成対象の育成状態や表示内容を制御することもできる。
【０１４９】
図１７は、ウェアラブル型の出力装置３０に係る別の出力制御を示すイメージ図である。図１７に示す一例では、ウェアラブル型の出力装置３０は、情報処理装置２０の制御に基づいて、育成対象ＴＯ２の動作に対応する音やバイブレーションを出力している。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の動作表示に対応する音の出力や力覚的出力を制御することが可能である。
【０１５０】
本実施形態に係る情報処理装置２０は、例えば、魚である育成対象ＴＯ２が水面を跳ねる動作を表示させると同時に当該動作に対応した音を出力装置３０に出力させてもよい。また、情報処理装置２０は、例えば、魚である育成対象ＴＯ２が水槽をつつく動作やユーザの指などに噛みつく動作表示を制御すると同時に、当該動作に対応した力覚的出力を制御することができる。ここで、本実施形態に係る力覚的出力には、バイブレーションの他、微弱電流による出力や、空圧や水圧を利用した圧迫、温度変化などが用いられてもよい。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザが育成対象の動作を直観的に知覚することができ、より実環境に近い育成対象の表現を実現することが可能となる。
【０１５１】
なお、上記の説明においては、リストウォッチ型のウェアラブル装置を例に説明したが、本実施形態に係る出力装置３０は、例えば、ペンダント型のウェアラブル装置やバックパック型のウェアラブル装置であってもよい。
【０１５２】
また、上記では、情報処理装置２０と出力装置３０が独立して構成される場合を例に述べたが、本実施形態に係る情報処理装置２０は、出力部３１０を備えるウェアラブル装置として実現されてもよい。
【０１５３】
（センサ情報に応じた広告の出力制御）
次に、本実施形態に係るセンサ情報に応じた広告の出力制御について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、収集したセンサ情報に基づいて、各種の広告を出力することができる。
【０１５４】
図１８Ａ及び図１８Ｂは、本実施形態に係る広告の表示例を示すイメージ図である。ここで、図１８Ａに示す一例は、情報処理装置２０が、ユーザが装着するウェアラブル型の出力装置３０に広告を出力させる場合を示している。また、図１８Ｂに示す一例は、情報処理装置２０が、自身が備える出力部３１０に広告を出力する場合を示している。
【０１５５】
図１８Ａ及び図１８Ｂに示す一例では、情報処理装置２０が、収集したセンサ情報から高い気温の日が続いていることを認識し、エアーコンディショナーに係る広告出力を制御している。このように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、収集したセンサ情報から認識される傾向に基づいて、当該傾向に応じた広告の出力を制御することができる。
【０１５６】
この際、情報処理装置２０は、予め設定された広告を表示させてもよいし、ネットワーク４０を介して取得した広告を表示させてもよい。本実施形態に係る情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、実環境から収集したセンサ情報に基づいた的確な広告表示を実現することが可能となる。
【０１５７】
＜＜２．４．ゲーム性の拡張＞＞
以上、本実施形態に係る表示制御の例について説明した。次に、本実施形態に係るゲーム性の拡張について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、ゲーム性を拡張するための種々の機能を有してよい。
【０１５８】
（育成対象のコレクション）
本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象のコレクション機能を有してよい。情報処理装置２０は、ユーザが育成した育成対象の記録を育成状態ＤＢ６０に記録し、ユーザ操作に基づいて出力部３１０に表示させることができる。また、情報処理装置２０の判定部２１０は、上記の育成対象の記録に応じてユーザの業績を讃えるメダルやバッチ、トロフィーなどを付与してもよい。例えば、ユーザが、赤、青、黄色の三色のチューリップを育てた場合、判定部２１０は育成記録を判定し、「三色チューリップバッチ」などを付与してもよい。
【０１５９】
また、一度コレクションされた育成対象は、再度育成が可能となるように制御されてもよい。情報処理装置２０は、ユーザ操作に基づいてコレクション中から育成対象を選択し再度育成を開始することもできる。この際、情報処理装置２０は、上記の育成対象を種子や卵の状態から育成してもよいし、ユーザの指定した任意の育成状態（例えば、発芽状態、蛹状態など）から育成を開始してもよい。情報処理装置２０が上記のようなコレクション機能を有することで、ユーザの育成に対する目的意識を向上させることが可能となる。
【０１６０】
（環境状態のコレクション）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、環境状態のコレクション機能を有してよい。情報処理装置２０は、収集されたセンサ情報の記録を育成状態ＤＢ６０に記録し、環境状態のコレクションとすることができる。また、判定部２１０は、記録される環境状態に応じてユーザの業績を讃えるメダルやバッチ、トロフィーなどを付与してもよい。例えば、ユーザが栄養分の高い土を用いて育成対象を育成した場合、判定部２１０は、「元気な土バッチ」など付与してもよい。情報処理装置２０が上記のような機能を有することで、ユーザの育成に対する目的意識を向上させることが可能となる。
【０１６１】
（ゲーム内アイテム）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、ゲーム内で使用できる各種のアイテムをユーザに付与する機能を有してよい。判定部２１０は、例えば、ユーザが毎朝７時までの水やりを所定期間以上行ったことをセンサ情報から判定し、ゲーム内アイテムを付与することができる。ここで、上記のゲーム内アイテムは、例えば、実環境とは異なる環境状態を育成対象に適用するためのアイテムであってもよい。ゲーム内アイテムには、例えば、実環境において雨が降っている場合でも、育成対象に晴れ環境を適用できる、「人工太陽」などが用いられてもよい。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、育成体験に係るゲーム性を一層に高めることが可能である。
【０１６２】
（育成速度・環境オフセットの設定）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成速度や環境オフセットの設定に係る機能を有してよい。具体的には、情報処理装置２０は、ユーザの指定に基づいて育成対象の育成速度を速める制御を行ってよい。例えば、情報処理装置２０の判定部２１０は、１日分のセンサ情報を用いて２日分の育成状態を判定することもできる。この場合、例えば、一年生植物を現実世界の１年間に２回育成することが可能となる。
【０１６３】
また、情報処理装置２０は、ユーザの指定に基づいて環境オフセットの変更制御を行ってよい。例えば、判定部２１０は、収集された実環境の水温よりも５度高い水温を設定し、育成対象の育成状態を判定することができる。この場合、例えば、上限２０度までしか対応していない実環境の水槽を用いて、ピラニアなどの熱帯魚を育成対象とすることが可能となる。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザがより手軽に育成体験を行うことが可能となる。なお、本実施形態に係る育成速度や環境オフセットの制御は、上述したゲーム内アイテムを用いて行われてもよい。
【０１６４】
（育成対象の交換・交流）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の交換や交流に係る機能を有してよい。情報処理装置２０は、ネットワーク４０を介して別の情報処理装置２０と通信することで、上記の機能を実現することができる。ユーザは、例えば、他のユーザと育成対象を交換してもよいし、育成中の育成対象を任意の期間だけ別のユーザの情報処理装置２０に移住させ世話などをしてもらってもよい。
【０１６５】
また、情報処理装置２０は、育成対象の交配に係る機能を有してもよい。この場合、情報処理装置２０は、ネットワーク４０を介して別の情報処理装置２０が制御する育成対象の情報を取得し、新たな育成対象を誕生させることが可能である。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザ間で育成体験を共有することが可能となる。
【０１６６】
（育成アドバイス）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象に係る育成アドバイス機能を有してもよい。情報処理装置２０は、例えば、収集したセンサ情報から閾値以上の水分量を検知したことに基づいて、水の与えすぎに係る警告を出力部３１０に表示させてもよい。また、情報処理装置２０は、実環境に存在する実物体の育成状態を認識し、当該実物体と比較した育成アドバイスを行うこともできる。この場合、情報処理装置２０は、例えば、実物体の育成状態が良好なことに基づいて、これまで通りの水や養分の供給を継続するようにアドバイスしてもよい。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザによる育成行為を補助し良好な育成結果が得られるように支援することが可能となる。
【０１６７】
（育成ランキング）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成ランキングに係る機能を有してよい。情報処理装置２０は、例えば、育成対象の大きさや美しさ、レア度などを比較したランキングを生成してもよいし、開花までの時間など育成対象の育成スピードを比較したランキングを生成してもよい。情報処理装置２０は、ネットワーク４０を介して他の情報処理装置２０に制御される育成対象の情報を収集することで、上記のようなランキングを生成することができる。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、ユーザ間で育成体験を共有しながら、ユーザの育成に対する目的意識を向上させることが可能となる。
【０１６８】
（育成対象の対戦）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、育成対象の対戦に係る機能を有してよい。情報処理装置２０は、ネットワーク４０を介して別の情報処理装置２０と通信することで、上記の機能を実現することができる。ユーザは、例えば、育成した昆虫を他のユーザが育てた昆虫と対戦させてもよい。この場合、情報処理装置２０は、各ユーザの有する実環境の虫かごに対戦ユーザが育てた昆虫をプロジェクションマッピングにより表示させ、対戦の状況を制御してもよい。
【０１６９】
また、本実施形態に係る育成対象の対戦は、複数ユーザによるチーム戦として実現されてもよい。この場合、情報処理装置２０は、一対一の団体戦形式で上記の対戦を制御してもよいし、複数対複数のサバイバル形式で対戦を制御してもよい。
【０１７０】
また、本実施形態に係る育成対象の対戦は、上述したゲーム内アイテムと連携することもできる。例えば、情報処理装置２０は、対戦に勝利したユーザにゲーム内アイテムを付与してもよいし、ゲーム内アイテムと交換するためのポイントなどを付与してもよい。また、情報処理装置２０は、対戦に敗北したユーザが有するポイントを減算し、減算した分のポイントを勝利したユーザに付与してもよい。
【０１７１】
また、本実施形態に係る育成対象の対戦は、上述したランキングと連携することもできる。情報処理装置２０は、対戦に勝利したユーザやチームを順位付けて公開することも可能である。情報処理装置２０が有する対戦機能によれば、ユーザ間で育成体験を共有しながら、ユーザの育成に対する目的意識を向上させることが可能となる。
【０１７２】
＜＜２．５．ＩｏＴ機器との連携＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置２０とＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）機器との連携について説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、ホームアプライアンスなどを含む種々のＩｏＴ機器と連携することができる。具体的には、本実施形態に係る情報処理装置２０は、ＩｏＴ機器が収集したセンサ情報を用いて出力制御を行うことができる。また、情報処理装置２０は、収集されたセンサ情報に基づいて、ＩｏＴ機器の制御を行うことができる。
【０１７３】
（空気管理デバイスとの連携）
本実施系形態に係る情報処理装置２０は、例えば、各種の空気管理デバイスと連携を行ってもよい。ここで、上記の空気管理デバイスには、エアーコンディショナー、空気清浄器、小型の気象観測装置などが含まれてよい。情報処理装置２０は、空気管理デバイスが収集したセンサ情報を用いて育成対象の育成状態を判定することができる。ユーザは、例えば、育成対象である花が萎れていることを確認し、部屋中の空気が汚れていることを認識することができる。
【０１７４】
また、情報処理装置２０は、良好な空気状態が継続的に保たれていることに基づいて育成対象の花を咲かせたり、劣悪な空気状態が継続することに基づいて育成対象を枯らせたりしてもよい。この場合、ユーザはより長期的な空気環境の傾向を把握することができる。
【０１７５】
また、情報処理装置２０は、複数の空気管理デバイスが収集したセンサ情報に基づいて育成対象の育成状態を判定してもよい。この場合、情報処理装置２０は、例えば、部屋ごとに設置された空気管理デバイスが収集したセンサ情報に基づいて、部屋ごとの環境状態に応じた育成対象を比較して表示させてもよい。また、情報処理装置２０は、各部屋のセンサ情報を平均化し単一の育成対象に係る表示制御を行ってもよい。
【０１７６】
（アロマディフューザとの連携）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、アロマディフューザとの連携を行ってもよい。情報処理装置２０は、例えば、ユーザが水を与えたタイミングで育成対象を成長させ、当該育成対象に応じた香りをアロマディフューザに噴霧させることができる。この場合、ユーザは、予めアロマディフューザに育成対象の植物種を設定してよい。また、アロマディフューザは、予めセットされた精油の中から育成対象の育成状態に応じた精油を選択してもよいし、情報処理装置２０の制御に基づいて精油のブレンドを行ってもよい。
【０１７７】
（カメラとの連携）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、カメラとの連携を行ってもよい。情報処理装置２０は、カメラが取得した撮像情報から認識される実物体の行動に基づいて育成対象の制御などを行うことができる。例えば、情報処理装置２０は、カメラが取得した撮像情報から、子供が所定の時刻までに就寝している、などの行動を認識し、ゲーム内アイテムなどを付与することもできる。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、育成対象を上手く育てたい、という子供の意識を利用して行動変容を促すことが可能となる。
【０１７８】
（時計との連携）
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、時計との連携を行ってもよい。情報処理装置２０は、収集されたセンサ情報に基づいて時計の機能制御を行うことができる。例えば、情報処理装置２０は、ユーザが水を与えるまでめざまし時計のアラームが止められないように制御することができる。情報処理装置２０が有する上記の機能によれば、育成対象を育てるために定期的に水を与える、という行為と、確実に起床する、という行為をユーザに両立させることが可能となる。
【０１７９】
＜３．ハードウェア構成例＞
次に、本開示に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０に共通するハードウェア構成例について説明する。図１９は、本開示に係るセンサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１９を参照すると、センサ装置１０、情報処理装置２０、及び出力装置３０は、例えば、ＣＰＵ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インタフェース８７７と、入力デバイス８７８と、出力デバイス８７９と、ストレージ８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信装置８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
【０１８０】
（ＣＰＵ８７１）
ＣＰＵ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、ストレージ８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
【０１８１】
（ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３）
ＲＯＭ８７２は、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１８２】
（ホストバス８７４、ブリッジ８７５、外部バス８７６、インタフェース８７７）
ＣＰＵ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インタフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
【０１８３】
（入力デバイス８７８）
入力デバイス８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力デバイス８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
【０１８４】
（出力デバイス８７９）
出力デバイス８７９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本開示における出力デバイス８７９は、香りを調合する各種の装置や各種の食品を生成する装置、可食印刷を行うフードプリンタ等を含む。
【０１８５】
（ストレージ８８０）
ストレージ８８０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
【０１８６】
（ドライブ８８１）
ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
【０１８７】
（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
【０１８８】
（接続ポート８８２）
接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
【０１８９】
（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
【０１９０】
（通信装置８８３）
通信装置８８３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。
【０１９１】
＜４．まとめ＞
以上説明したように、本開示に係る情報処理装置２０は、実環境において収集されたセンサ情報と育成モデルとに基づいて育成対象の育成状態を判定する機能を有する。また、本開示に係る情報処理装置２０は、育成対象の育成状態に応じて当該育成対象に係る各種の出力を制御する機能を有する。また、本開示に係る情報処理装置２０は、実環境に存在する実物体の認識結果に基づいて育成対象の育成状態を判定する機能を有する。係る構成によれば、より実環境に則した育成対象の表示を実現することが可能となる
【０１９２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１９３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１９４】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、
を備える、
情報処理装置。
（２）
前記判定部は、収集されたセンサ情報に基づいて物体を認識する認識部による認識の結果に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記判定部は、前記物体の育成状態に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記判定部は、前記物体の種別に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記判定部は、蓄積されたセンサ情報に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（１）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記判定部は、複数の地点において収集されたセンサ情報に基づいて前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記判定部は、単一の地点において収集されたセンサ情報に基づいて複数の前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記育成モデルは、前記育成対象に係る要素ごとに少なくとも１つ以上の育成条件を含み、
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記育成条件とに基づいて、前記育成対象の育成状態を判定する、
前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記判定部は、有識者情報に基づいて前記育成モデルを生成する、
前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記物体の育成状態とに基づいて前記育成モデルを生成する、
前記（２）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記判定部は、収集されたセンサ情報と前記物体の育成状態とを入力とする機械学習の結果に基づいて前記育成モデルを生成する、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記出力制御部は、前記認識部による認識の結果に基づいて前記育成対象に係る表示を制御する、
前記（２）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記出力制御部は、前記育成対象の動作表示に対応する力覚的出力を制御する、
前記（１）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた香りの出力を制御する、
前記（１）〜（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた風味の出力を制御する、
前記（１）〜（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
前記出力制御部は、前記育成対象の育成状態に応じた音の出力を制御する、
前記（１）〜（１５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
前記出力制御部は、収集されたセンサ情報に基づく環境状態の再現を制御する、
前記（１）〜（１６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１８）
コンピュータを、
収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定する判定部と、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御する出力制御部と、
を備える、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
（１９）
プロセッサが、収集されたセンサ情報と育成対象に関連付いた育成モデルとに基づいて前記育成対象の育成状態を判定することと、
前記育成対象の育成状態に応じて前記育成対象に係る出力を制御することと、
を含む、
情報処理方法。
【符号の説明】
【０１９５】
１０      センサ装置
１１０    センサ部
１２０    認識部
１３０    通信部
２０      情報処理装置
２１０    判定部
２２０    出力制御部
２３０    通信部
３０      出力装置
３１０    出力部
３２０    入力部
３３０    通信部
４０      ネットワーク
５０      育成モデルＤＢ
６０      育成状態ＤＢ
７０      実物体ＤＢ
【図１】
2017199539.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2017199539.tif 000017
【図１６】
2017199539.tif 000018
【図１７】
2017199539.tif 000019
【図１８Ａ】
2017199539.tif 000020
【図１８Ｂ】
2017199539.tif 000021
【図１９】
2017199539.tif 000022
【国際調査報告】
2017199539.tif 000023
2017199539.tif 000024
2017199539.tif 000025
2017199539.tif 000026
2017199539.tif 000027
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